激活您想要安装Transformers的conda环境。如果您还没有创建环境,可以使用以下命令创建一个新的环境(这里以环境名为myenv为例): conda create -n myenv python=3.8 conda activate myenv 在激活的环境中,使用以下命令安装Transformers库: conda install -c huggingface transformers 这将自动为您安装最新版本的Transformers...
conda create --name env_name python=3.10 安装pytorch:https://pytorch.org/get-started/locally/ conda install jupyter conda install -c huggingface transformers datasets evaluate conda install -c fastai accelerate conda install scipy scikit-learn 服务器系统盘容量不够了,可以把home目录软链接到其他盘 ...
2.1 Hugging Face 官方工具 使用Hugging Face 官方提供的 huggingface-cli 命令行工具。安装依赖: pip install -U huggingface_hub 然后新建 python 文件,填入以下代码,运行即可。 import os # 下载模型 os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b --local-dir your_path')...
conda install -c huggingface transformers conda install conda-forge::transformers ``` > **_NOTA:_** Instalar `transformers` desde el canal `huggingface` está obsoleto. Sigue las páginas de instalación de Flax, PyTorch o TensorFlow para ver cómo instalarlos con conda. > **_NOTA:_** E...
原来,升级transformers包时,在现有conda环境已经安装了huggingface-hub的情况下,pip还去下载huggingface-hub,是因为现有的huggingface-hub版本不是新版transformers包所需要的,因此pip才去联网下载合适版本的huggingface-hub。
pip install tensorflow==2.7 keras==2.7 torch==1.13 protobuf==3.19.5 numpy==1.19.5 transformers datasets evaluate scikit-learn torchvision tensorflow-dataset pyspark==3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 4、根据huggingface的一个中文Text Classification任务[2]作为例子测试下环境是否欧克?
Checklist I added a descriptive title I searched open reports and couldn't find a duplicate What happened? When I run: conda install -c xformers xformers I have follow error: Collecting package metadata (current_repodata.json): failed # ...
Transformers:4.43.0 vLLM:0.5.1 cuda:12.2 模型:QWen2-72B-Instruct 三、安装步骤1、安装Conda Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,旨在简化软件包的安装、配置和使用 对于Python环境的部署,能够非常方便的切换环境。 可以通过conda官网链接下载安装: ...
gitclone https://github.com/huggingface/transformers.git 进入transformers文件夹,并执行以下命令来安装 transformers 库: pip install -e . 这将使用 pip 命令以可编辑模式进行安装,以便在本地对其进行修改和调试。 最后,验证 transformers 库是否已成功安装。可以在 Python 解释器中执行以下代码: ...